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Enregistrement W4387423740 · doi:10.1016/j.drugpo.2023.104218

Effect of incarceration and opioid agonist treatment transitions on risk of hospitalisation with injection drug use-associated bacterial infections: A self-controlled case series in New South Wales, Australia

2023· article· en· W4387423740 sur OpenAlexaff
Thomas D. Brothers, Dan Lewer, N. R. Jones, Samantha Colledge‐Frisby, Matthew Bonn, Alice Wheeler, Jason Grebely, Michael Farrell, Matthew Hickman, Andrew Hayward, Louisa Degenhardt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDiscontinuationRate ratioIncidence (geometry)Logistic regressionCohortOpioidCohort studyInternal medicineEmergency medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transitional times in opioid use, such as release from prison and discontinuation of opioid agonist treatment (OAT), are associated with health harms due to changing drug consumption practices and limited access to health and social supports. Using a self-controlled (within-person) study design, we aimed to understand if these transitions increase risks of injection drug use-associated bacterial infections. METHODS: We performed a self-controlled case series among a cohort of people with opioid use disorder (who had all previously accessed OAT) in New South Wales, Australia, 2001-2018. The outcome was hospitalisation with injecting-related bacterial infections. We divided participants' observed days into time windows related to incarceration and OAT receipt. We compared hospitalization rates during focal (exposure) windows and referent (control) windows (i.e., 5-52 weeks continuously not incarcerated or continuously receiving OAT). We estimated adjusted incidence rate ratios (aIRR) using conditional logistic regression, adjusted for time-varying confounders. RESULTS: There were 7590 participants who experienced hospitalisation with injecting-related bacterial infections (35% female; median age 38 years; 78% hospitalised with skin and soft-tissue infections). Risk for injecting-related bacterial infections was elevated for two weeks following release from prison (aIRR 1.45; 95%CI 1.22-1.72). Risk was increased during two weeks before (aIRR 1.89; 95%CI 1.59-2.25) and after (aIRR 1.91; 95%CI 1.54-2.36) discontinuation of OAT, and during two weeks before (aIRR 3.63; 95%CI 3.13-4.22) and after (aIRR 2.52; 95%CI 2.09-3.04) OAT initiation. CONCLUSION: Risk of injecting-related bacterial infections varies greatly within-individuals over time. Risk is raised immediately after prison release, and around initiation and discontinuation of OAT. Social contextual factors likely contribute to excess risks at transitions in incarceration and OAT exposure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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